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文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...Win10 python版本：3.6 集成开发环境：jupyter notebook tensorflow版本：1.6 1.致谢声明 本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类...image.png 1.data文件夹是原始数据，其中有4个csv文件，分别代表4个分类； 2.cnn_package.py文件是代码文件，可以通过python cnn_package.py命令运行...train_content_list.pickle文件是训练集内容列表文件； 8.train_label_list.pickle文件是训练集标签列表文件； 9.vocabulary.txt文件是词汇表文件； 10.报警信息短文本分类...文件推荐阅读《基于tensorflow+CNN的垃圾邮件文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/f3ca7c75401b 6.总结 1.本文是作者第9个NLP小型项目，数据共有
2017年4月17号AI100发布了为期一个月的文本分类练习赛 http://competition.ai100.com.cn/html/game_det.html?...方法 任务很容易理解，就是给定一段企业文本数据，要求分类器判定该企业所属的类别。
中文短文本分类 文本分类是一种有监督学习 例如，输入一条数据，能够判断事情的主体是谁 ---- 主要步骤 为： 1. 加载数据 2.
一.概述 DCNN（A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences）by NalKalchbrenner等，又是文本分类论文的一力作...TextCNN通过不同步长的卷积核(例如2，3，4，5，7)构建n-gram特征，以及最大池化(max-pooling)选择特征，再加上神经网络全局优化的思想，在文本分类任务中取得了不错的效果。...图像任务中宽卷积层可以更有效提取图边角信息，在NLP文本分类任务中也一样，可以更有效提取句子的句首和句尾信息，毕竟出现得多了，提取它们也是显而易见的，这不难理解。
Topic Memory Networks for Short Text Classification 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1809.03664.pdf 短文本分类...然而，短文本分类任务本身又十分困难，这其中的原因主要来自文本的内容简短而引起数据稀疏性问题，从而导致了模型分类的时候没有足够的特征进行类别的判断。...为了理解短文本分类的挑战，表 1 展示了一个 Twitter（推特）上的一个短文本分类例子。 表 1：Twitter 上文本分类的例子。...实验分析 为了探索主题记忆网络对短文本分类的性能，本文选择了四个基准数据集，分别为：TagMyNews 新闻标题、Snippets 搜索片段、Twitter 和 Weibo（新浪微博），四个数据集的统计信息如表...本文选择了当下最好的短文本分类模型与主题记忆网络的性能进行了比较，在四个实验数据集的实验结果如表 3 所示，从实验结果中可以看出，主题记忆网络在四个数据集上都显著提升了 state-of-the-art
正如该论文的作者所解释的那样，有许多方法可以设计一个轻量级的设备上文本分类模型，比如将模型与图形学习相结合，这就是谷歌智能回复中使用的模型，并自动生成简短的电子邮件回复。...我们的研究还表明，与更复杂的神经网络架构相比，所提出的方法对于这种自然语言任务非常有效，例如深CNN和RNN变体，”研究人员表示，“我们相信压缩技术，如与非线性函数结合的局部敏感投影，可有效捕获对文本分类应用有用的低维语义文本表示
关于错题的4种分类方法 关于错题的4种分类方法 马虎大王 有一定思路 完全不会 还有一类：土的掉渣 针对四种错题 今天早晨，老码农给我查本周做的数学题，关于错题的标示跟我进行了探讨，我的意见，错题分三类
短文本分类 badcase 查找 2.1 场景介绍 在新闻的文本分类中，由于短新闻特征较少，如果把不同长度的新闻都放入一个分类器分类会造成文本分类效果不好。...由于不同新闻长短差异很大，且短新闻特征较少，用同一个分类器对所有新闻进行分类会导致短文本分类的错误率高于长文本分类。...我们迅速找到了全年所有分类错误的短文本，这些短文本的类别经过纠正后，人工抽查显示文本类别的准确率超过 95%。...通过利用高置信度的长文本类别信息来修正短文本的分类，我们很短时间内找到了大批 badcase 及对应的正确标注类别。这为我们训练出短文本分类器提供了很好的语料，有助于训练出更好的短文本分类器。...结语 本文介绍了搜狐在新闻推荐和短文本分类错误查找方面的实践。作为开源相似向量搜索引擎，Milvus 极大提升了新闻推荐的实时性以及短文本分类错误查找的效率。
TextCluster 项目地址，阅读原文可以直达，欢迎参与和Star： https://github.com/RandyPen/TextCluster 这个项目的作者是AINLP交流群里的昭鸣同学，该项目开源了一个短文本聚类工具...短文本聚类 项目介绍 短文本聚类是常用的文本预处理步骤，可以用于洞察文本常见模式、分析设计语义解析规范等。本项目实现了内存友好的短文本聚类方法。...用于测试英文模式 | | seg_dict 默认分词词典 | | stop_words 默认停用词路径 注：本方法仅面向短文本
昨天发了一篇文章Spark团队新作MLFlow 解决了什么问题 描述了我对MLFlow的一些看法，现在想来，Spark团队是非常聪明的，AI同学都有自己的社区，...
该编码器在分类任务尤其是短文本相似度任务上效果超过同级别BERT模型。该预训练模型暂且叫LUSE. 本次实验结果是仅在预训练0.1轮(10万步)情况下得到的，完全训练后会得到更强的效果。...优化器为Adam, 学习率5e-5,最大长度64(本模型只考虑短文本),短文本表征的pooling_mode为CLS向量,有兴趣的可以使用SentenceBERT, BERT-Whitening 和...SimCSE的pooling方式, 本开源项目已经提供代码....为了简化操作只使用dev评估. 4.2 微调方法 对于分类数据集,使用交叉熵微调 对于相似度数据集,由于预训练模型为短文本编码器, 将两个句子一起输入做0/1分类是不合适的....但是缺点同样突出, 由于其预训练任务, 使其适用场景变得很小, 在其他任务上LUSE怕是无能为力了, 估计在二分类的短文本相似度任务上,LUSE都未必效果好,后续可以做实验看下.
首先，我将介绍Chris所服务的领域和话语，然后我们将讨论用孪生网络（Siamese Networks）和零样本（Zero-Shot ）学习进行文本分类。...什么是零样本文本分类? 零样本短文本分类是在一组类标签上训练分类器，并用训练集中没有看到的类标签测试分类器的任务。...NLP 最近的工作集中在更广泛环境中的零样本学习，零样本学习 NLP 现在意味着训练一个模型来完成它没有明确训练的任务。例如GPT-3 就是一个零样本学习器。...然后我开始尝试 ood 并发现我们的 domain.action 类命名方案（music.play、navigation.start 等）确实非常适合零样本学习。...将标签和话语嵌入同一空间 零样本文本分类的一种常见方法是将意图名称和话语嵌入到同一空间中。通过这种方式，零样本算法可以通过语义组学习意图名称和话语之间的语义关系。
因此，将短文本简单标注为人类 / AI 并按照传统的二分类问题进行文本检测是不合适的。...针对这个问题，本研究将人类 / AI 的二分类检测部分转化为了一个部分 PU（Positive-Unlabeled）学习问题，即在较短的句子中，人的语言为正类（Positive），机器语言为无标记类（Unlabeled...一个常用的 PU 学习方法是通过制定 PU loss 来估计负样本对应的二分类损失： 其中， 表示正样本与正标签计算的二分类损失； 表示将无标记样本全部假定为负标签计算的二分类损失； 表示将正样本假定为负标签计算的二分类损失...因此，本研究对 PU Loss 进行了改进，提出了长度敏感的多尺度 PU（MPU）loss 损失函数。 具体地，本研究提出了一个抽象的循环模型对较短文本检测进行建模。...最后，由于较短文本仅有部分 “不确定性”（即较短文本也会含有一些人或者 AI 的文本特征），可以对二分类 loss 和 MPU loss 进行加权相加，作为最终的优化目标： 此外需要注意的是，MPU
RefreshScope可以实现，如果数据库的Url（通过Environment）变化时，你可以持有这些连接，使它能够完成他们正在做的事情。之后，下一次从连接池...
本年度的会议论文接收列表已于近日在官方网站全部公布，包括47篇长文论文和48篇短文论文。关于RecSys2023推荐系统长文整理可参考：RecSys2023推荐系统论文整理(长文)。...本文侧重于整理已公布的推荐系统短文。...本年度的论文接收列表官网地址： https://recsys.acm.org/recsys23/accepted-contributions/ 通过对本次年会短文论文的总结发现，研究主题大概涵盖了基于大语言模型的推荐系统
[graph-query-language-review] 本文首发于 Nebula 公众号：图查询语言的历史回顾短文 前言 最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理，调研过程中找到下面这篇...摘要 本短文会涉及到的图查询语言有 Cypher、Gremlin、PGQL 和 G-CORE。
contrib/lite/schema.fbs 中添加 FULLY_CONNECTED 运算 已知问题 Tensorflow_gpu 用 Bazel 0.5.3 编译失败 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权
一、需求缘起 某并发量很大，数据量适中的业务线需要实现一个“标题检索”的功能： （1）并发量较大，每秒20w次 （2）数据量适中，大概200w数据 （3）是否需...
Java多线程中有一种线程叫做守护线程。我们可以通过一个比喻来理解守护线程。通常，一般工厂都会聘请一批保安，保安的职责是维护工厂的治安，保护工厂的财产，保安的职...
文本匹配说就是分析两个句子是否具有某种关系，比如有一个问题，现在给出一个答案，我们就需要分析这个答案是否匹配这个问题，所以也可以看成是一个二分类问题（输出是或者不是）。...所以ESIM选择同时对两个序列进行average pooling和max pooling，再把结果放进一个向量中： 2.4 prediction 终于来到最后一步了，那就是把向量v扔到一个多层感知器分类器...将两个差异性矩阵再次送入到BiLSTM网络中，将LSTM网络输出做均值池化和最大池化（两者连接起来），最后将池化输出送入到多层感知机分类器中，使用softmax分类。
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